王　濤 馮　濤 鐘晨玉

(北京工商大學(xué)材料與機(jī)械工程學(xué)院，北京　100048)

?

碰撞位姿對開心果碰撞聲離散性的影響

王濤 馮濤 鐘晨玉

(北京工商大學(xué)材料與機(jī)械工程學(xué)院，北京100048)

為了研究碰撞位姿對開心果碰撞聲離散性的影響，在除碰撞位姿不作控制、其余條件均相同的情況下，分別對單個(gè)開閉口開心果進(jìn)行100次重復(fù)碰撞試驗(yàn)，對兩組碰撞聲信號的頻譜離散性和統(tǒng)計(jì)參數(shù)的離散性進(jìn)行分析研究。頻譜的離散性以樣本信號頻譜向量與其平均向量間的夾角均值和夾角變異系數(shù)作為度量；統(tǒng)計(jì)參數(shù)的離散性采用信號的能量、熵、過零率等參量，以其變異系數(shù)作為度量。試驗(yàn)結(jié)果顯示：① 單顆開口開心果重復(fù)碰撞聲信號的頻譜向量與其平均向量間夾角均值為30.94°，夾角變異系數(shù)為16.56%；能量、熵、過零率參數(shù)的變異系數(shù)分別為38.33%，2.30%，20.00%，均值分別為11.20，4.39，63.43；② 單顆閉口開心果重復(fù)碰撞聲信號的頻譜向量與其平均向量間夾角均值為20.52°,夾角變異系數(shù)為25.11%；能量、熵、過零率參數(shù)的變異系數(shù)分別為18.36%，2.27%，13.08%，均值分別為6.08，4.28，62.94。結(jié)果表明：① 不作控制的碰撞位姿對單顆開閉口開心果重復(fù)碰撞產(chǎn)生的聲信號均有影響，會(huì)發(fā)生離散；② 在由碰撞位姿導(dǎo)致的碰撞聲的離散程度上，開口離散程度比閉口的高；③ 除碰撞位姿不作控制、其余試驗(yàn)條件均相同的情況下，雖然單顆開閉口開心果碰撞聲的頻譜和統(tǒng)計(jì)參數(shù)都會(huì)發(fā)生離散，但各參數(shù)均在其均值附近有限的范圍內(nèi)變動(dòng)，所以，通過提取均值差異大且變異系數(shù)小的特征參數(shù)可以實(shí)現(xiàn)開口果和閉口果的有效分類。

開心果；碰撞聲；離散性；變異系數(shù)；分類

基于碰撞聲的分類檢測技術(shù)已成功應(yīng)用于開心果、榛子等農(nóng)產(chǎn)品的品級檢測中[1-2]。國外，Pearson[3]根據(jù)開心果碰撞聲的時(shí)域信號特點(diǎn)，提取其幅值特征，實(shí)現(xiàn)了開心果的分揀；Cetin等[4]使用主成分分析法對開心果進(jìn)行了分揀；Omid等[5]提取頻域特征使用PCA和多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對開心果分類器進(jìn)行了研究；Mahmoud Omid[6]使用J48決策樹進(jìn)行了開心果分類專家系統(tǒng)研究；Onaran等[7]基于碰撞聲對榛子的飽滿與空殼狀態(tài)進(jìn)行了分類；Khalifa等[8-9]結(jié)合使用主成分分析和模糊推理系統(tǒng)對空殼核桃進(jìn)行了智能分揀，提取聲信號幅值、功率譜密度等特征值對兩類核桃進(jìn)行了分類識(shí)別研究。中國，楊紅衛(wèi)[10]使用自由落體沖擊法進(jìn)行了小麥品質(zhì)的檢測研究；楊麗等[11]使用小波包分析對小麥碰撞聲進(jìn)行了分析研究；張麗娜[12]使用HHT和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對小麥進(jìn)行了聲特征提取和分類研究；臧富瑤等[13]提出系統(tǒng)綜合衰減系數(shù)特征對開閉口開心果進(jìn)行了分揀研究。在現(xiàn)有的這些研究中，研究者雖然都找到了具有一定分類效果的特征參數(shù)或分類決策方法，但是它們均默認(rèn)各次樣本試驗(yàn)具有重復(fù)性，同類樣本的各次碰撞產(chǎn)生的聲信號具有穩(wěn)定性，然而卻并未對該默認(rèn)的前提進(jìn)行嚴(yán)格的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析。

儀器采集到的碰撞聲，除環(huán)境干擾因素外，主要是由堅(jiān)果物性參數(shù)、碰撞高度和碰撞塊材質(zhì)等碰撞條件決定；在碰撞條件相同的情況下，物性參數(shù)接近的堅(jiān)果，其碰撞聲具有相似性，這是碰撞聲分揀的基礎(chǔ)與前提。上述文獻(xiàn)采集樣本信號時(shí)，會(huì)保持碰撞高度、碰撞點(diǎn)位置等條件不變，但對堅(jiān)果的碰撞位姿卻未作專門控制，忽略了碰撞位姿對碰撞聲的影響。由于堅(jiān)果外形并非球形，果殼材料又都屬各向異性的材料，堅(jiān)果位姿的改變會(huì)使其撞擊點(diǎn)發(fā)生改變，使其殼體呈現(xiàn)不同的振動(dòng)狀態(tài)，進(jìn)而導(dǎo)致碰撞聲信號之間的差異。本試驗(yàn)擬研究碰撞位姿對開心果碰撞聲的影響，為碰撞聲分揀裝置的準(zhǔn)確設(shè)計(jì)提供參考。

1　開心果碰撞聲信號樣本的獲取

搭建如圖1所示的試驗(yàn)臺(tái)，錄制單個(gè)開閉口開心果的碰撞聲樣本信號。采用B&K公司聲信號測量設(shè)備，包括B&K 3560B前端數(shù)據(jù)采集器1臺(tái)、B&K 4189傳聲器1個(gè)，數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)線1條、BNC連接線1條、聲壓校準(zhǔn)器1個(gè)、裝有B&K PULSE軟件的筆記本電腦1臺(tái)。

1. 計(jì)算機(jī)2. 采集前端3. 傳聲器4. 大理石地面5. 高度尺6. 開心果

圖1開心果碰撞聲采集系統(tǒng)

Figure 1Collect system of pistachio with impact sound

試驗(yàn)時(shí)，信號采樣率設(shè)置為64 kHz，開心果下落高度為40 cm，傳聲器距離撞擊點(diǎn)豎直高度為65 cm、水平距離為5 cm；開閉口開心果樣本個(gè)數(shù)均為1個(gè)，保持下落高度和撞擊點(diǎn)位置基本不變，對開心果的初始下落姿態(tài)不作要求，重復(fù)下落100次，采集其碰撞聲信號。

使用端點(diǎn)檢測算法[14-15]在試驗(yàn)錄音文件中截取每次碰撞的聲信號，將等長的碰撞聲信號進(jìn)行歸一化處理，得到開閉口開心果碰撞聲樣本信號各100個(gè)。

2　樣本信號處理及分析

2.1碰撞位姿對頻譜的離散性影響分析

開閉口果重復(fù)碰撞產(chǎn)生的樣本聲信號的時(shí)域波形均不相同，由圖2可知，閉口碰撞聲信號的時(shí)域波形之間相同性和差異性并存。相同性體現(xiàn)在：開閉口信號時(shí)域幅值均在碰撞后迅速達(dá)到峰值，且該峰值附近波形明顯相似。差異性體現(xiàn)在：閉口信號時(shí)域幅值在達(dá)到峰值后，幅值迅速衰減，信號尾部震蕩小，而開口信號時(shí)域幅值到達(dá)峰值后衰減速度較慢，且信號尾部震蕩較大。

將開閉口樣本信號進(jìn)行傅里葉變換，獲得各樣本信號的頻譜。開閉口果樣本的平均頻譜見圖3。由圖3可知，開閉口果樣本的平均頻譜之間差異性和共性并存。相同性體現(xiàn)在：開閉口信號頻譜在2.9 kHz左右都有一個(gè)尖峰，且主要能量在1 kHz以上頻率上。差異性體現(xiàn)在：開閉口信號在不同頻率上的能量分布不同，且開口能量超過0.02的頻段達(dá)到13 kHz，閉口能量超過0.02的頻段主要在8 kHz以下。

圖2　開、閉口樣本碰撞聲信號的波形

圖3　開、閉口樣品的碰撞聲頻譜

同類信號的頻譜離散性由各樣本信號頻譜向量與其平均向量之間的夾角大小θi定量表示，而夾角θ的變異系數(shù)Vθ，即夾角的標(biāo)準(zhǔn)差與夾角均值的比值，可以對頻譜之間波動(dòng)的幅度進(jìn)行描述；各樣本信號與均值信號頻譜向量夾角θi的均值體現(xiàn)了信號總體一致性的強(qiáng)弱，即頻譜的離散性大小。圖4是開閉口樣本的向量夾角θi變動(dòng)情況。

圖4　開、閉口樣本信號與其均值向量的夾角

由圖4可知，開、閉口樣本信號的θi在10°～50°，說明總體上開、閉口樣本信號頻譜向量均在其平均頻譜附近50°的范圍內(nèi)波動(dòng)。

開閉口信號的θi平均值分別為30.94°，20.52°，Vθ值分別為16.56%，25.11%。開口信號的Vθ值為16.56%說明各樣本信號與平均信號夾角在其夾角均值約1/5范圍內(nèi)變動(dòng)；閉口信號的Vθ值為25.11%，說明各樣本信號與平均信號夾角在其夾角均值約1/4范圍內(nèi)變動(dòng)。開口信號θi的平均值等于30.94°，比閉口的均值20.52°大，說明開口信號的頻域離散程度高于閉口。

2.2碰撞位姿對統(tǒng)計(jì)參數(shù)的離散性影響分析

應(yīng)用能量、熵、過零率作為統(tǒng)計(jì)參數(shù)離散性分析的代表，開閉口果樣本信號的各參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差、均值和變異系數(shù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1。

(1) 能量：表示信號的強(qiáng)度大小，其計(jì)算公式為：

(1)

式中：

x(m)——信號x的第m個(gè)數(shù)據(jù)；

N——信號的長度；

表1　開閉信號的統(tǒng)計(jì)參數(shù)

Energy——信號的能量。

(2) 熵：表示信號狀態(tài)的量，其計(jì)算公式為：

(2)

式中：

p(k)——信號FFT變換后的第k個(gè)頻率分量對應(yīng)的概率密度；

N——計(jì)算FFT的長度；

Entropy——信號的熵。

(3) 過零率：表示信號正負(fù)幅值的變換次數(shù)，其計(jì)算公式為：

ZeroC=sum[x(1:end-1).*x(2:end)<0]，

(3)

式中

end——信號x最后的數(shù)據(jù)點(diǎn)；

ZeroC——信號的過零率。

由表1可知，各參數(shù)的變異系數(shù)均小于40%。在閉口信號的統(tǒng)計(jì)參數(shù)中，能量的變異系數(shù)為38.33%，在3個(gè)參數(shù)之間離散度最大；在開口信號的統(tǒng)計(jì)參數(shù)中，過零率變異系數(shù)為20.00%，離散度最大；熵的變異系數(shù)在開閉口信號之間均最小，且均小于2.5%。開閉口信號的能量參數(shù)分別為11.20和6.08，開口信號的能量比閉口信號的能量大約強(qiáng)1倍，因此能量參數(shù)可以作為區(qū)分開閉口信號的特征參數(shù)之一。由此得出：① 在碰撞位姿隨機(jī)的情況下，開閉口開心果重復(fù)碰撞聲的統(tǒng)計(jì)參數(shù)均會(huì)發(fā)生離散，開閉口信號之間，相同參數(shù)的離散程度不同；在同類(開口或閉口)信號之間，不同參數(shù)的離散程度也不同；② 閉口信號各參數(shù)的變異系數(shù)均小于開口信號，因此閉口果碰撞聲信號的離散度小于開口果。

3　結(jié)論

① 隨機(jī)的碰撞位姿對單顆開閉口開心果重復(fù)碰撞產(chǎn)生的聲信號均有影響，會(huì)使其發(fā)生離散；② 開口開心果的離散程度比閉口的高；③ 在其余試驗(yàn)條件均相同的情況下，單顆開閉口開心果碰撞聲的頻譜和統(tǒng)計(jì)參數(shù)都會(huì)隨堅(jiān)果碰撞位姿的不同而發(fā)生離散，但各參數(shù)均在其均值附近有限的范圍內(nèi)變動(dòng)，所以，通過提取均值差異大且變異系數(shù)小的特征參數(shù)可以實(shí)現(xiàn)開口果和閉口果的有效分類。

[1] 應(yīng)義斌, 韓東海. 農(nóng)產(chǎn)品無損檢測技術(shù)[M]. 北京: 化學(xué)工業(yè)出版社, 2005: 164-174.

[2] 梅亞敏, 郭敏. 基于碰撞聲信號的農(nóng)產(chǎn)品品級檢測技術(shù)綜述[J]. 西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào), 2013, 41(4): 213-219.

[3] PEARSON T C. Detection of pistachio nuts with closed shells using impact acoustics[J]. Applied Engineering in Agriculture, 2001, 17(2): 249-253.

[4] CETIN A E, PEARSON T C, TEWFIK A H. Classification of closed and open-shell pistachio nuts using voice-recognition technology[J]. Transaction of ASAE, 2004, 47(2): 659-664.

[5] MAHMOUD Omid, ASGHAR Mahmoudi, MOHAMMAD H Omid. An intelligent system for sorting pistachio nut varieties[J]. Expert Systems with Applications, 2009, 36: 11 528-11 535.[6] MAHMOUD Omid. Design of an expert system for sorting pistachio nuts through decision tree and fuzzy logic classifier[J]. Expert Systems with Applications, 2011, 38: 4 339-4 347.

[7] ONARAN I, PEARSON T C, YARDIMCI Y, et al. Detection of underdeveloped hazelnuts from fully developed nuts by impact acoustics [J]. Information & Electrical Technologies Division of ASABE, 2006, 49(6): 1 971-1 976.

[8] KHALIFA S, KOMARIZADEH M H, TOUSI B. An intelligent system for grading walnuts based on acoustic emission and neural [J]. Journal of Food Agriculture and Environment, 2011, 9(1): 132-135.[9] KHALESI S, MAHMOUDI A, HOSAINPOUR A, et al. Detection of walnut varieties using impact acoustics and artificial neural networks (ANNs) [J]. Modern Applied Science, 2012, 6(1): 43-49.

[10] 楊紅衛(wèi). 小麥品質(zhì)分析的信號處理方法研究[D]. 鄭州: 解放軍信息工程大學(xué), 2005: 44-46.

[11] 楊麗. 基于信號處理的小麥品質(zhì)聲學(xué)檢測方法研究[D]. 鄭州: 河南工業(yè)大學(xué), 2007: 21-27.

[12] 張麗娜. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小麥碰撞聲信號分類[J]. 電子設(shè)計(jì)工程, 2013, 21(7): 163-168.

[13] 臧富瑤, 馮濤, 王晶, 等. 基于撞擊聲的開心果分揀模型研究[J]. 食品與機(jī)械, 2015, 31(2): 157-160.

[14] 劉華平. 語音信號端點(diǎn)檢測方法綜述及展望[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究, 2008, 25(8): 2 278-2 283.

[15] 宋知用. MATLAB在語音信號分析與合成中的應(yīng)用[M]. 北京: 北京航空航天大學(xué)出版社, 2013: 117-122, 159.

Research on the influence of impact pose on the discreteness of pistachio’s impact sound

WANG TaoFENGTaoZHONGChen-yu

(SchoolofMaterialandMechanicalEngineering,BeijingTechnologyandBusinessUniversity,Beijing100048,China)

In order to know the influence of impacting pose on the sound discreteness of a single pistachio , the sounds of the closed and open pistachio during impacting were recorded, and the 100-times data for each type on the same condition were analyzed including the discreteness of spectrum and statistical parameter. The discreteness of spectrum was evaluated by the angular separation between each sample signal with its average and variation coefficient, ant that of statistical parameter was then assessed by its variation coefficient, represented by energy, entropy and zero-cross rate, respectively. Moreover, the variation coefficient of the parameter was defined as the standard deviation over the average. The results were demonstrated as follows. Firstly, we found that for the open pistachio, angular separation was 30.94°, and the variation coefficient was 16.56%. What is more, the statistical parameter’s variation coefficient were 38.33%, 2.30%, 20.00%, and its average were 11.20, 4.39, 63.43 for energy, entropy and zero-cross coefficient, respectively. Sencondly, it was found that, for closed pistachio, the angular separation was 20.52°, the variation coefficient was 25.11%, the statistical parameter’s variation coefficient were 18.36%, 2.27%, 13.08%, and its average were 6.08,4.28,62.94 for energy entropy and zero-cross coefficient, respectively. Thus we could get the conclusions that the random impact pose could have an influence on impact sound signal discretely.Furthermore, the discreteness of open pistachio was higher than the closed ones. Lastly, The random impact pose was also found making spectrum and statistics parameter discretely in a limit range, so it was possible to sort open and closed pistachios using the parameters of larger differences on average whereas smaller value on variation coefficient.

pistachio; impact sound; discreteness; variation coefficient; sort

2016年研究生科研能力提升計(jì)劃項(xiàng)目資助

王濤，男，北京工商大學(xué)在讀碩士研究生。

馮濤(1969-)，男，北京工商大學(xué)教授，博士。

E-mail: fengt@th.btbu.edu.cn

2016-01-27

10.13652/j.issn.1003-5788.2016.08.002